第九章 属性(分类)数据分析[最新]
《商务数据分析》第九章——复杂数据分析方法
• 主题模型是用来在大量的文档中发现潜在主题的一种统计模型。
• 一个文档通常包含多个主题且每个主题所占比例各不相同，主题模型能够统计文档中
的词语，根据文档中词的信息判断文档包含的主题以及各个主题所占比重。
• 一种典型的词袋模型：LDA
• 基本设想为一篇文档是由一组词组成的集合，词与词之间没有顺序和先后关系。同时，
• 为了将文本处理为模型可用的数据，需要先对文本进行预处理。一般预
处理步骤为分词、清洗、标准化、特征提取，然后将提取出来的特征应
用下游任务中，如分类、情感分析等。
商务数据分析
1. 文本预处理
• （1）文本分词
• 组成文本的词，被认为是重要的特征。因此文本分析首先要做的
是对文本进行分词。
• 对于英文来说，文本本来就是根据空格分开的，可以直接以空格
• Word2vec词向量模型
• 是一个小型的神经网络，目前较为流行的有两种模型：
• （1）CBOW模型：用上下文单词作为输入来预测目标词语，对于小型数据比较合适。
• （2）skip-gram模型：用一个词语作为输入来预测它周围的上下文，在大型语料中表
现更好。
• 两个模型均是一个三层的神经网络，分别包含输入层、隐藏层和输出层，输入层以词
出现的频率，它默认文档中的每个单词都是独立的。不依赖于其他单词是否出现。
• （1）词袋模型之TF-IDF算法（Term Frequency–Inverse Document Frequency,TF-IDF）
• 特征关键词应该是那些在某个文本中出现频率高而在整个语料库的其他文档中出现频率少的词或短语。
• 首先用d表示待处理的文档，t表示文档分词后的词语，用D表示语料库。TF(t, d)是词语t在文档d中出现的次数：
属性数据分析
7
第一节 属性数据与列联表
以数据集sales为例: proc freq data=sales; tables purchase*income; run; Tables语句可加的选项： nopercent norow nocol out=数据集名
8
第二节 关联性分析
一、概述
（一）关联性的卡方检验 H0:行列变量无关联 H1:行列变量有关联 （二）fisher精确检验法 适合于小样本 （三）Mentel-Haenszel检验法（有序关联性检验） H0:行列变量无有序关联 H1:行列变量有序关联
属 性 变 量 列
3
第一节 属性数据与列联表
列联表
高收入 购买量 <100元 购买量 >=100元 合计 81 74 155 中等收入 90 42 132 低收入 98 46 144 合计 269 162 431
4
第一节 属性数据与列联表
二、用分析员应用作双向频数统计 以数据集sales为例，在调入数据集后 在下拉菜单选： 1.statistics=>table analysis 2.purchase=>row gender,income=>column 3.OK
对于sales2可用weight语句： Proc freq data=tj01.sales2; tables inclev*purchase / chisq ; weight count; Run;
14
第二节 关联性分析
对于不是2 ×2列联表要给出fisher精确 检验，可加语句： exact pchi; Proc freq data=tj01.sales2; tables inclev*purchase / chisq ; weight count; exact pchi; Run;
数据分析资料
数据分析资料数据分析是指通过收集、整理、处理、分析数据，从中提取有价值的信息和洞察力，为决策和问题解决提供支持。
在当今信息化的时代，数据分析已经成为各个行业和领域中不可或缺的工具。
本文将介绍数据分析的基本概念、方法和应用，并通过实例说明其在实际工作中的重要性和效果。
一、数据分析的基本概念和方法1.1 数据分析的定义数据分析是指对收集到的数据进行处理和分析，以发现其中的规律、趋势和关联性，从而获得有价值的信息和结论的过程。
数据分析涉及到数据的整理、清洗、转换、建模和可视化等多个环节，需要运用统计学、数学建模、机器学习等相关方法和技术。
1.2 数据分析的基本步骤数据分析通常包括以下几个基本步骤：（1）确定目标：明确数据分析的目的和问题，确定需要回答的关键问题和指标。
（2）数据收集：收集与问题相关的数据，包括结构化数据（如数据库、表格）和非结构化数据（如文本、图片）。
（3）数据整理：对收集到的数据进行清洗、转换和整理，去除异常值、缺失值，处理数据格式和单位等。
（4）数据分析：运用统计学、机器学习、数据挖掘等方法对数据进行分析，发现其中的规律和趋势。
（5）结果解释：将分析结果进行解释和解读，得出结论，并提供决策和建议。
1.3 数据分析的常用方法和技术数据分析涉及到多种方法和技术，常用的包括：（1）描述性统计分析：通过计算均值、中位数、标准差等统计指标，对数据的分布和特征进行描述。
（2）推断统计分析：通过抽样和假设检验等方法，对总体的特征和差异进行推断。
（3）回归分析：通过建立数学模型，研究自变量和因变量之间的关系，并进行预测和解释。
（4）聚类分析：将相似的样本或变量进行聚类，发现其中的群组结构和关联性。
（5）关联规则挖掘：通过挖掘数据集中的频繁项集和关联规则，发现变量之间的关联性和依赖关系。
二、数据分析的应用领域数据分析在各个行业和领域中都有广泛的应用，以下是几个常见的应用领域：2.1 金融行业在金融行业中，数据分析可以用于风险管理、投资决策、市场预测等方面。
贾俊平统计学 第七版 课后思考题
第一章导论1.什么是统计学？统计学是搜集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。
2.解释描述统计与推断统计。
描述统计研究的是数据搜集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。
推断统计研究的是如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
3.统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？按照计量尺度可分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照数据的搜集方法，可以分为观测数据和试验数据；按照被描述的现象与实践的关系，可以分为截面数据和时间序列数据。
4.解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。
分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据；顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据；数值型数据是按照数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值。
5.举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。
总体是包含所研究的全部个体的集合，样本是从总体中抽取的一部分元素的集合，参数是用来描述总体特征的概括性数字度量，统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量，变量是用来说明现象某种特征的概念。
6.变量可分为哪几类？变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量。
分类变量是说明书屋类别的一个名称，其取值为分类数据；顺序变量是说明十五有序类别的一个名称，其取值是顺序数据；数值型变量是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。
7.举例说明离散型变量和连续型变量。
离散型变量是只能去可数值的变量，它只能取有限个值，而且其取值都以整位数断开，如“产品数量”；连续性变量是可以在一个或多个区间中取任何值的变量，它的取值是连续不断的，不能一一列举，如“温度”等。
第二章数据的搜集1.什么是二手资料？使用二手资料需要注意些什么？与研究内容有关、由别人调查和试验而来、已经存在并会被我们所利用的资料为二手资料。
使用时要评估资料的原始搜集人、搜集目的、搜集途径、搜集时间且使用时要注明数据来源。
2.比较概率抽样和非概率抽样的特点。
举例说明什么情况下适合采用概率抽样，什么情况下适合采用非概率抽样。
数据分析-分类分析
数据分析-分类分析前⾔我们做分析时经常要多⼈群分类，特别是做⽤户画像时经常⽤到，将对象划分为不同部分或者类别，在进⼀步分析，就能够挖掘事物的本质⼀、分类分析根据指标的性质，分类分析法分为属性指标分组和数量指标分组1.属性指标分组分析法按属性指标分组⼀般较简单，分组指标⼀旦确定，组数、组名、组与组之间的界限也就确定。
例如，⼈⼝按性别分为男、⼥两组，具体到每⼀个⼈应该分在哪⼀组是⼀⽬了然的2.数量指标分组分析法数量指标分组分析法是指选择数量指标作为分组依据，将数据总体划分为若⼲个性质不同的部分，分析数据的分布特征和内部联系。
根据数据的性质(离散数据或者连续数据)，它分为单项式分组和组距式分组。
2.1单项式分组单项式分组⼀般适⽤于离散型数据*，⽽且数据值不多、变动范围较⼩的情况。
每个指标值就是⼀个组，有多少个指标值就分成多少个组。
如按产品产量、技术级别、员⼯⼯龄等指标分组。
例如按照技术级别来分，有A、B、C三个组2.2组距式分组组距式分组，这是个是适⽤在连续数据上，指数据的变化幅度较⼤的条件下，将数据总体划分为若⼲个区间,每个区间作为⼀组,组内数据性质相同,组与组之间的性质相异。
这⾥的组距式分组，也会分为两种的，⼀个是等距分组，这种⽅法适⽤在连续数据分布相对均匀的;另⼀个是不等距分组，适⽤在连续数据分布不均匀的状态。
具体使⽤见下⽂:a.等距分组:第⼀步:确定维度、组数;第⼆步:确定各组的组距;组距=(最⼤值-最⼩值)/组数;第三步:根据组距，将数据划归⾄对应组内b.不等距分组第⼀步:确定维度、组数;第⼆步:根据需求确定各⼩组的上限与下限第三步:依据⼩组上下限进⾏分组第四步:评估分组后数据结构是否满⾜需求第五步:若满⾜，则停⽌；若不满⾜，则调整，从第⼀步循环⼆、分组分析的应⽤1.⼀维分类定义⼀个维度(标准)将数据分析，常⽤⼀维分类性别:男、⼥年龄分段:青年、中年、⽼年客户价值:低价值、中价值、⾼价值⽤户状态:沉默⽤户、活跃⽤户⼀维分类常⽤柱形图来做统计，⽐如下⾯的某⼩学各年级向灾区的捐款情况2.⼆维分类数据按两个维度分类时所列出的表，是由两个的变量进⾏交叉分类的分布表，也称为交叉分析。
医用数据挖掘案例与实践 第9章 决策树模型分析
分类（Classification）是一种数据分析过程，即根据 记录各种属性的值确定该记录属于预定类别中的哪一 类。分类是数据挖掘中的常用方法，在医学应用中， 疾病的诊断和鉴别诊断就是典型的分类过程。
3
分类器的产生主要通过学习和测试两部分完成。学习过程是依据训练样 本（Training Sample）进行有监督的学习，通过学习得到特定的分类器 （Classifier）。测试过程是以学习得到的分类器对测试样本（Testing Sample） 进行分类，并将分类结果与该样本的类别归属进行对照，以此判断分类器的 性能。当分类器的分类性能达到预定目标后，即可用该分类器对未知数据的 类别进行判定。用于评估分类器性能的测试样本必须独立于训练样本。常用 的测试样本主要有以下几种方法：
（1）随机分组法：将已知数据集合随机的分为互不重叠的学习样本和测 试样本，训练样本量越大，对于分类器的学习就会越准确。因此，当已知数 据集较大的时候，常采用原始数据的三分之二作为训练样本，但缺点是可能 会导致不同类别的样本在两个样本中分布不均衡。
4
（2）N倍交叉验证法：将原有数据集随机的分为N组，分 别以其中的一组数据作为测试样本，其他组数据作为训练样 本进行训练和测试。这样一共训练了N次，得到N个分类准确 率。最后取N次测试的分类准确率的均值来反应分类器的性能。 特别的，当N为总样本数时，此方法则成为留一法（leaveone-out）。
log2
3 9
6 9
log2
6 9
0.918
E(age)
I
(1,
2)
6 9
(
2 6
log2
2 6
4 6
log2
4 6
)
3 9
属性数据分析资料
属性数据分析一属性变量和属性数据通常所指属性数据(categorical data)，是说反映事物属性的数据，也称为定性数据或类别数据，它是属性变量取的值。
属性变量可能是表示事物属性，取值为事物属性的量反映事物的客观属性，例如变量“性别”取值为男，女；又如变量是中医所分人的体质，取值为平和，气虚，阳虚，阴虚，瘀血，痰湿，湿热，气郁，特凛。
对事物表态的量表达人们主观对事物的评论，例如变量是“某人对某个政策的态度”，取值是赞成，中立和反对；又如变量是“人对医疗效果的评价”，取值为特好，好，一般，差，很差。
区间值变量取值为多个互不重叠区间：例如变量是“顾客的购买水平”，取值分为[0，100)，[100,200)，[200,300)和300以上。
“属性变量”是反映事物的客观属性或对事物表态，以及区间值变量，它是一种变量，它取的值之间不能做加，减，乘，除等运算，而且所取的值只能是有限个，属性变量取的值也称为属性变量的“水平”。
二属性数据表示形式属性变量有4种表示形式：原始属性变量形式、指示变量形式（调查数据常用）、频数形式和列联表。
例1 某连锁超市要检验商品销售情况与陈列方式是否相关，随机抽取了10家门店，分别以C B A 、、共3种方式陈列（即第一个属性变量是“陈列方式”，取值A 、B 、C ），各门店销售情况分为 “high ”及“low ”两类（即第二个属性变量是“销量”，取值“high ”和“low ”）。
这两个属性变量的统计资料4种形式如下：属性变量形式的样本是把各个属性变量的1次观测值排成1行；例如例1中属性变量“销量”和“排列方式”的第1个观测值（第1个门店）的观测值是“high ”和“B ”，就把“high ”、“B ”排在第一行，见下表表 超市数据属性变量形式指示变量形式是列出各个属性变量的所有值，对每个值建立一个变量，例如例1中两个属性变量取值“high ”、“low ”、“A ”、“B ”、“C ”；建立5个指示变量：sl ，sh,ma,mb,mc.每次观测中，属性变量的哪个值出现了，就在对应列中用1表示，否则用0表示；例如对于超市数据建立5个变量后：sh 表示变量销售额高，sl 表示变量销售额低,ma 表示排列方式是A ，mb并表示排列方式是B，mc表示排列方式是C。
第九章 路径分析 SPSS数据分析教学课件
[例9.2]心理学研究人员赵小军进行了西北初 中生自我概念、学业求助及其关系的研究， 使用心理测量的研究方法，请建立路径图， 来探讨变量间的因果关系。
通过量表结构和已有研究建立初始模型。
② 运用适当回归模型，检验差异是否显著，估计残差系 数。 复回归分析一： 自变量：自我概念的各个子因素＋性别，年级与地区 因变量：求助态度的各个子因素 复回归分析二： 自变量：求助态度的各个子因素 因变量：求助行为的各个子因素 复回归分析三： 自变量：自我概念的各个子因素＋性别，年级与地区 因变量：求助行为的各个子因素 ③ 评估
Collinearity Diagnostics a Condition Index 1.000 11.813 14.822 17.256 18.742 Variance Proportions 学 习态 度 学 习技 术 学 习环 境 .00 .00 .00 .01 .00 .62 .33 .19 .32 .56 .78 .00 .10 .03 .06
Dimension 1 2 3 4 5 6
Eigenvalue 5.717 .156 .069 .035 .018 .004
Condition Index 1.000 6.047 9.098 12.788 17.797 36.263
(Constant) .00 .00 .00 .00 .00 .99
Regression Residual Total
a. Predic tors: (Con stant), 心 身 健 康 , 学 习 态 度 , 学 习 环 境 , 学 习 技 术 b. Dependent Variable : 自 我 怀疑 感
Coefficientsa Unstandardized Coefficients B Std. Error 2.608 .388 .004 .011 .007 .010 .002 .008 -.016 .010 Standardized Coefficients Beta .030 .060 .024 -.126 Correlations Zero-order Partial .035 .045 .028 -.086 .023 .048 .019 -.115 Collinearity Statistics Tolerance VIF .607 .616 .632 .830 1.648 1.622 1.583 1.205
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
SAS软件与统计Байду номын сангаас用教程
STAT
9.1.1 属性数据分析与列联表
1. 属性变量与属性数据分析
从变量的测量水平来看分为两类：连续变量和属性 (Categorical) 变量，属性变量又可分为有序的 (Ordinal) 和无序的变量。 对属性数据进行分析，将达到以下几方面的目的： 1) 产生汇总分类数据——列联表； 2) 检验属性变量间的独立性(无关联性)； 3) 计算属性变量间的关联性统计量； 4) 对高维数据进行分层分析和建模。
SAS软件与统计应用教程
表9-1 关于改革方案的调查结果（单位：人）
一分公司 二分公司 三分公司 四分公司 合计
STAT
赞成该方案
反对该方案 合计
68
32 100
75
45 120
57
33 90
79
31 110
279
141 420
表中的行 (row) 是态度变量，这里划分为两类：赞成改 革方案或反对改革方案；表中的列 (column)是单位变量， 这里划分为四类，即四个分公司。表 9-1 所示的列联表 称为24表。
SAS软件与统计应用教程
STAT
第九章 属性（分类）数据分析
9.1 属性数据及其分析
9.2 SAS中的属性数据分析
SAS软件与统计应用教程
STAT
9.1
属性数据及其分析
9.1.1 属性数据分析与列联表
9.1.2 属性变量关联性分析
9.1.3 属性变量关联度计算
9.1.4 有序变量关联性分析
SAS软件与统计应用教程
STAT
3. V系数
鉴于 φ系数无上界、 c系数小于 1 的不便，克莱默提出 了V系数（Cramer's V），其计算公式如下：
V
2
n min[( R 1), (C 1)]
mij i 1 j 1 注：通常要求2检验应满足的条件是： n≥40且所有单 元的期望频数均不小于5。 2校正的条件：n≥40但有单元的期望频数小于5。
SAS软件与统计应用教程
STAT
2. Fisher精确检验
Fisher精确检验建立在概率论中超几何分布的基础上， 对于单元频数小的列联表来说，它是特别合适的。 Fisher精确检验计算在H0成立的条件下，当总频数和 边缘频数固定时，各种可能的表的超几何概率p之和
SAS软件与统计应用教程
STAT
2. 列联表
列联表（ contingency table ）是由两个以上的属性变 量进行交叉分类的频数分布表。例如一个集团公司在四 个不同的区域设有分公司，现该集团公司欲进行一项改 革，此项改革可能涉及各分公司的利益，故采用抽样调 查方法，从四个分公司共抽取 420个样本单位，了解职 工对此项改革的看法，调查结果如表9-1所示。
SAS软件与统计应用教程
STAT
2. 列联系数
列联系数（ Contingency coefficient ）简称为 c 系数， 主要用于大于22表的情况。c系数的计算公式为：
c
2 2 n
c系数的取值范围：–1 < c < 1，特别当r c表中两个 变量相互独立时，c = 0。c系数的最大值依赖于列联表 的行数和列数，且随着 r 或 c 变大而变大。例如，对于 22表，c = 0.7071；对于33表，c = 0.8165；对于44表， c = 0.87，…等等。 c系数的缺点是，根据不同行列的列联表计算出来的 c 系数不便比较。
SAS软件与统计应用教程
STAT
1. 2检验
在双向表的情形下，如果行变量与列变量无关联性的 原假设H0成立，则列联表中各行的相对分布应近似相等， 即
或
nij
n
j
nij
ij
n
i
ij
n
ij def
（j = 1，2，…，c）
n n
ij j i
n
（j = 1，2，…，c） mij
其中 mij称为列联表中单元 ij在无关联性假设下的期望频 数，而nij是单元ij的观测频数。
SAS软件与统计应用教程
STAT
由于2分布是一种连续性分布，而属性数据是不连续的， 故上式只是一个近似计算公式。计算出来的2值往往偏 大，相应的 p 值偏小，从而人为地增加了犯第一类错误 的机会。为纠正这种偏性，可采用校正2，用C2表示。
2 C r c
(| nij mij | 0.5) 2
PROB p
A
对于双边检验，A是具有概率p小于或等于观测表概率 的表的集合；对于左（右）边检验，A是这样一些表的 集合，其中每个表的单元 ij 中频数小于（大于）或等于 观测表中相应的频数。
SAS软件与统计应用教程
STAT
9.1.3 属性变量关联度计算
1. φ系数
φ系数是描述22表数据关联程度最常用的一种相关系 数。其计算公式为： 2 / n 其中，2即2统计量。 |φ|的取值范围是在0 ~ 1之间，φ的绝对值越大，说明 行变量与列变量的关联程度越高。φ = 0，表示变量之间 相互独立；|φ| = 1，表示变量之间完全相关，此时列联 表某个方向对角线上的值全为0。 当列联表r c中的行数r或列数c大于2时，φ系数将随 着r或c变大而变大，且φ无上界。此时可用列联系数。
SAS软件与统计应用教程
STAT
SAS软件与统计应用教程
STAT
9.1.2 属性变量关联性分析
对于不同的属性变量，从列联表中可以得到它们联合 分布的信息。但有时还想知道形成列联表的行和列变量 间是否有某种关联性，即一个变量取不同数值时，另一 个变量的分布是否有显著的不同，这就是属性变量关联 性分析的内容。 属性变量关联性检验的假设为 H0：变量之间无关联性； H1：变量之间有关联性 由于变量之间无关联性说明变量互相独立，所以原假 设和备择假设可以写为： H0：变量之间独立； H1：变量之间不独立
SAS软件与统计应用教程
STAT
为了检验无关联性，将观测的单元频数与无关联的原假 设为真时单元的期望频数进行比较。一个通常使用的检 验是2检验。2统计量为：
2
i 1 j 1 r c
(nij mij ) 2 mij
在 H0 成立的条件下，当观测数据较大时， 2 统计量的 分布近似服从自由度为(r - 1)(c – 1)的2分布。